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出版时间:2016-07

出版社:清华大学出版社

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  • 清华大学出版社
  • 9787302179399
  • 1-6
  • 137854
  • 16开
  • 2016-07
  • 工学
  • 计算机科学与技术
  • TP301.6
  • 计算机
内容简介
《算法概论》广泛地应用于加州大学伯克利分校和圣地亚哥分校,经历了十多年的教学检验,采用了易于接受和领会的内容编排方式来介绍算法基本原理。强调每个算法背后的数学思想,表现方式直观、严谨而不过于正式。《算法概论》循序渐进、深入浅出地展示了算法研究与应用领域中,从模型分析、算法构造到复杂性分析和算法优化的方方面面。涉及的内容从古老的算术算法、排序算法、简单图论到近现代出现的计算图论、贪心算法、分治算法、线性规划、动态规划、随机算法以及NP复杂性理论,甚至是尚未完全显现全貌的量子计算,覆盖了经典、现代和未来算法发展的众多代表性成果。  作为一本介绍算法技术和思想的书籍,《算法概论》不仅是面向信息类学科的优秀大学教材(或参考书),更是将任何具有初等数学基础的人引入算法应用与研究殿堂的一块引路石。
目录
目    录 第0章  序言    10.1  书籍和算法    10.2  从Fibonacci数列开始    30.3  大O符号    6习题    9第1章  数字的算法    131.1  基本算术    131.1.1  加法    131.1.2  乘法和除法    161.2  模运算    181.2.1  模的加法和乘法    211.2.2  模的指数运算    211.2.3  Euclid的最大公因数算法    231.2.4  Euclid算法的一种扩展    241.2.5  模的除法    271.3  素性测试    281.4  密码学    351.4.1  密钥机制:一次一密乱码本和AES    361.4.2  RSA    381.5  通用散列表    401.5.1  散列表    411.5.2  散列函数族    41习题    44第2章  分治算法    532.1  乘法    532.2  递推式    572.3  合并排序    592.4  寻找中项    622.5  矩阵乘法    662.6  快速Fourier变换    672.6.1  多项式的另一种表示法    682.6.2  计算步骤的分治实现    712.6.3  插值    752.6.4  快速Fourier变换的细节    78习题    83第3章  图的分解    933.1  为什么是图    933.2  无向图的深度优先搜索    963.2.1  迷宫探索    963.2.2  深度优先搜索    993.2.3  无向图的连通性    1003.2.4  前序和后序    1003.3  有向图的深度优先搜索    1013.3.1  边的类型    1013.3.2  有向无环图    1033.4  强连通部件    1053.4.1  定义有向图的连通性    1053.4.2  一个有效的算法    106习题    110第4章  图中的路径    1194.1  距离    1194.2  广度优先搜索    1204.3  边的长度    1224.4  Dijkstra算法    1234.4.1  广度优先搜索的一个改进    1234.4.2  另一种解释    1274.4.3  运行时间    1294.5  优先队列的实现    1294.5.1  数组    1294.5.2  二分堆    1304.5.3  d堆    1314.6  含有负边的图的最短路径    1314.6.1  负边    1314.6.2  负环    1354.7  有向无环图中的最短路径    135习题    136第5章  贪心算法    1435.1  最小生成树    1435.1.1  一个贪心方法    1445.1.2  分割性质    1465.1.3  Kruskal算法    1475.1.4  一种用于分离集的数据结构    1485.1.5  Prim算法    1535.2  Huffman编码    1565.3  Horn公式    1605.4  集合覆盖    162习题    164第6章  动态规划    1736.1  重新审视有向无环图的最短路径问题    1736.2  最长递增子序列    1756.3  编辑距离    1776.4  背包问题    1836.5  矩阵链式相乘    1866.6  最短路径问题    1896.7  树中的独立集    193习题    195第7章  线性规划与归约    2057.1  线性规划简介    2057.1.1  示例:利润最大化    2067.1.2  示例:生产计划    2107.1.3  示例:最优带宽分配    2127.1.4  线性规划的变体    2147.2  网络流    2167.2.1  石油运输    2167.2.2  最大流    2167.2.3  对算法的深入观察    2177.2.4  最优性的保证    2217.2.5  算法的效率    2227.3  二部图的匹配    2227.4  对偶    2247.5  零和博弈(游戏)    2287.6  单纯形算法    2327.6.1  n维空间中的顶点和邻居    2327.6.2  算法    2337.6.3  补遗    2367.6.4  单纯形法的运行时间    2387.7  后记:电路值    241习题    243第8章  NP-完全问题    2538.1  搜索问题    2538.2  NP-完全问题    2648.3  所有的归约    268习题    286第9章  NP-完全问题的处理    2939.1  智能穷举搜索    2949.1.1  回溯    2949.1.2  分支定界    2979.2  近似算法    2999.2.1  顶点覆盖    3009.2.2  聚类    3029.2.3  TSP    3049.2.4  背包问题    3069.2.5  逼近的层次    3079.3  局部搜索中的启发方法    3089.3.1  重新审视旅行商问题    3089.3.2  图划分    3119.3.3  处理局部最优    313习题    316第10章  量子算法    32110.1  量子位元、叠加状态和度量    32110.2  算法设计    32510.3  量子傅立叶变换    32710.4  周期性    32910.5  量子电路    33110.5.1  基本量子门    33110.5.2  量子电路的两种基本类型    33210.5.3  量子傅立叶变换电路    33310.6  将因子分解问题转化为周期求解问题    33510.7  因子分解的量子算法    337习题    339历史背景及深入阅读的资料    343